RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Программные системы: теория и приложения // Архив

Программные системы: теория и приложения, 2024, том 15, выпуск 4, страницы 111–151 (Mi ps459)

Искусственный интеллект и машинное обучение

Аналитический обзор архитектур, моделей, методов и алгоритмов для локализации и трекинга неригидных объектов

Г. Г. Гриценко, В. П. Фраленко

Институт программных систем им. А. К. Айламазяна РАН, Веськово, Россия

Аннотация: Компьютерное зрение требует анализа видеопотока, включающего извлечение информации из кадров, обнаружение определенных объектов и сбор данных о них. После обнаружения часто требуется выполнять трекинг или слежение за объектами в видеопотоке. Неригидность или изменчивость формы препятствует анализу объектов, усложняет их обнаружение и трекинг и ухудшает локализацию.
В обзоре рассмотрены архитектуры, модели, методы и алгоритмы, применяемые на практике при обнаружении и отслеживании неригидных объектов, и выделены перспективные решения.

Ключевые слова и фразы: неригидный объект, искусственная нейронная сеть, глубокое обучение, локализация объектов, трекинг объектов, обнаружение пожаров и задымлений, анализ медицинских изображений.

УДК: 004.93
ББК: 32.813.53

MSC: Primary 68T45; Secondary 68T07

Поступила в редакцию: 08.10.2024
Подписана в печать : 22.12.2024

DOI: 10.25209/2079-3316-2024-15-4-111-151



© МИАН, 2025